Підкріплено дослідженнями

Навчальна платформа Знаємо створена та постійно вдосконалюється на основі наукових досліджень, які проводяться на факультеті інформатики в університеті Масарика в Брно. Результати цього дослідження опубліковані в провідних міжнародних журналах і на конференціях, присвячених галузі штучного інтелекту в освіті.

Нижче ми представляємо деякі вибрані публікації, які безпосередньо стосуються проєкту. Інші відповідні публікації можна знайти на веб-сайті дослідницької групи Adaptive Learning.

Методичні статті

• Improving Learning Environments: Avoiding Stupidity Perspective. R. Pelánek, T. Effenberger. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2022.
  Розробка адаптивної системи навчання є складнішим завданням, ніж може здатися на перший погляд. У цій статті розглядається, що може піти не так, і описуються методи, які допоможуть запобігти цьому.
• Complexity and Difficulty of Items in Learning Systems. R. Pelánek, T. Effenberger, J. Čechák. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2021.
  У статті розглядається, чому важливо розрізняти «важкість» і «комплексність» завдань, як виміряти ці дві характеристики, і яку роль вони відіграють у створенні навчальних систем.
• Bayesian Knowledge Tracing, Logistic Models, and Beyond: An Overview of Learner Modeling Techniques. R. Pelánek. User Modeling and User-Adapted Interaction – The Journal of Personalization Research, 2017
  Оглядова стаття, що описує методи аналізу даних і моделювання студентів, які стосуються розробки систем навчання.

Інформатика

• The Landscape of Computational Thinking Problems for Practice and Assessment. R. Pelánek, T. Effenberger. ACM Transactions on Computing Education, 2023.
  Стаття пропонує комплексний огляд завдань, корисних для розвитку обчислювального мислення. Ця стаття представляє методологічну основу, на якій ґрунтуються завдань для Знаємо інформатику.
• Design and Analysis of Microworlds and Puzzles for Block-Based Programming, R. Pelánek, T. Effenberger. Computer Science Education, 2020.
  Принципи побудови вступних завдань з програмування, що використовуються в курсі Знаємо програмування.
• Code Quality Defects across Introductory Programming Topics T. Effenberger, R. Pelánek. Technical Symposium on Computer Science Education, 2022.
  Огляд найчастіших помилок, які роблять учні під час програмування в Python
• Interpretable Clustering of Students' Solutions in Introductory Programming. T. Effenberger, R. Pelánek. Artificial Intelligence in Education, 2021.
  Аналіз даних з вправ ʼʼПрограмування в Pythonʼʼ в курсі Знаємо програмування.

Рівень майстерності

У нашому дослідженні ми приділяємо велику увагу аналізу критеріїв «майстерності». Ми використовуємо це в багатьох вправах системи Знаємо, вони впливають на отримання «щитів» і виконання домашнього завдання.

• Analysis and Design of Mastery Learning Criteria. R. Pelánek, J. Řihák. New Review of Hypermedia and Multimedia, 2018.
• Conceptual Issues in Mastery Criteria: Differentiating Uncertainty and Degrees of Knowledge. R. Pelánek, Artificial Intelligence in Education, 2018.
• Experimental Analysis of Mastery Learning Criteria. R. Pelánek, J. Řihák. User Modelling, Adaptation and Personalization, 2017.
  Стаття отримала нагороду "best paper award".

Аналіз даних

• Towards Design-Loop Adaptivity: Identifying Items for Revision. R. Pelánek, T. Effenberger, A. Kukučka. Journal of Educational Data Mining, 2022.
  Опис окремих методів, які ми використовуємо для постійного вдосконаленя контенту.
• Analyzing and Visualizing Learning Data: A System Designer's Perspective. R. Pelánek. Journal of Learning Analytics, 2021.
  Огляд закулісного аналізу даних, завдяки якому платформа Знаємо базує постійно вдосконалюється.
• Exploring the Utility of Response Times and Wrong Answers for Adaptive Learning. R. Pelánek. Learning@Scale, 2018.
• Measuring Similarity of Educational Items Using Data on Learners' Performance. J. Řihák, R. Pelánek. Educational Data Mining, 2017.
  Аналіз методів визначення подібності предметів. У статті аналізуються, серед іншого, дані Umíme český .
• Student Modeling Based on Problem Solving Times. R. Pelánek, P. Jarušek. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2015.
  Стаття з описом аналізу даних математичних завдань та завдань на логіку, які зараз використовуються в системі Знаємо математику.